如何PHP根据uid计算出来插入哪个数据库?
我现在要实现一个功能:
要通过计算规则计算出来200w用户的uid,对应insert日志不同的表,如何计算出来,是的表均衡处理?
回复讨论(解决方案)
是的日志进行均衡访问,不会导致每个表数据量很大,如何实现,高手们,指点指点
使得日志进行均衡访问,不会导致每个表数据量很大,如何实现,高手们,指点指点
uid 通常是数字,取模就可以了
substr('1456', -1);//6
根据uid的个位数就知道存在哪个表(0-9,10个表)
请高手们给与代码作为参考啊,谢谢
这需要代码吗?
令 $uid 为 uid 的值, $m 为日志表数
则表名 $tbl = '前缀' . ($uid % $m)
不知道你的多个表的命名规则 是什么? 是 200W 个用户,随机分配日志表,还是这个用户被创建时,就要指定放到哪张表?
1. 如果是随机的话,最好表的命名有一定的规则 ,比如:log001 , log002 ..., log100 这样子。直接用 rand() 加工一个数字出来,再拼成表名称;
2. 如果用户被创建时,就指定了写哪个表,就更好办了,在用户登录时,就把这个表名写到 session 中,写日的时候,直接拼接;
3. 如果,你想根据用户的第一位字符来确定,也可以采用方法 2 ;
有没有代码生成器,自动生成出出来表,假如我现在200W会员,生成300张表,谁有代码可以先把表生成出来,然后根据uid自动计算出来要insert那个表名?请给与代码
你先要定义好一个表,然后
for($i-0; $i<300; $i++) mysql_query("carete table log_$i select * from 表 where 1=0“);
插入时的表名计算我在 #6 已经给了
这是得多么频繁的操作数据库啊。

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PHP는 주로 절차 적 프로그래밍이지만 객체 지향 프로그래밍 (OOP)도 지원합니다. Python은 OOP, 기능 및 절차 프로그래밍을 포함한 다양한 패러다임을 지원합니다. PHP는 웹 개발에 적합하며 Python은 데이터 분석 및 기계 학습과 같은 다양한 응용 프로그램에 적합합니다.

PHP는 동적 웹 사이트를 구축하는 데 사용되며 해당 핵심 기능에는 다음이 포함됩니다. 1. 데이터베이스와 연결하여 동적 컨텐츠를 생성하고 웹 페이지를 실시간으로 생성합니다. 2. 사용자 상호 작용 및 양식 제출을 처리하고 입력을 확인하고 작업에 응답합니다. 3. 개인화 된 경험을 제공하기 위해 세션 및 사용자 인증을 관리합니다. 4. 성능을 최적화하고 모범 사례를 따라 웹 사이트 효율성 및 보안을 개선하십시오.

PHP는 웹 개발 및 빠른 프로토 타이핑에 적합하며 Python은 데이터 과학 및 기계 학습에 적합합니다. 1.PHP는 간단한 구문과 함께 동적 웹 개발에 사용되며 빠른 개발에 적합합니다. 2. Python은 간결한 구문을 가지고 있으며 여러 분야에 적합하며 강력한 라이브러리 생태계가 있습니다.

PHP는 1994 년에 시작되었으며 Rasmuslerdorf에 의해 개발되었습니다. 원래 웹 사이트 방문자를 추적하는 데 사용되었으며 점차 서버 측 스크립팅 언어로 진화했으며 웹 개발에 널리 사용되었습니다. Python은 1980 년대 후반 Guidovan Rossum에 의해 개발되었으며 1991 년에 처음 출시되었습니다. 코드 가독성과 단순성을 강조하며 과학 컴퓨팅, 데이터 분석 및 기타 분야에 적합합니다.

PHP의 핵심 이점에는 학습 용이성, 강력한 웹 개발 지원, 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크, 고성능 및 확장 성, 크로스 플랫폼 호환성 및 비용 효율성이 포함됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 초보자에게 적합합니다. 2) 웹 서버와 우수한 통합 및 여러 데이터베이스를 지원합니다. 3) Laravel과 같은 강력한 프레임 워크가 있습니다. 4) 최적화를 통해 고성능을 달성 할 수 있습니다. 5) 여러 운영 체제 지원; 6) 개발 비용을 줄이기위한 오픈 소스.

phphassignificallyimpactedwebdevelopmentandextendsbeyondit

PHP는 웹 개발 및 컨텐츠 관리 시스템에 적합하며 Python은 데이터 과학, 기계 학습 및 자동화 스크립트에 적합합니다. 1.PHP는 빠르고 확장 가능한 웹 사이트 및 응용 프로그램을 구축하는 데 잘 작동하며 WordPress와 같은 CMS에서 일반적으로 사용됩니다. 2. Python은 Numpy 및 Tensorflow와 같은 풍부한 라이브러리를 통해 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 뛰어난 공연을했습니다.

여전히 인기있는 것은 사용 편의성, 유연성 및 강력한 생태계입니다. 1) 사용 편의성과 간단한 구문은 초보자에게 첫 번째 선택입니다. 2) 웹 개발, HTTP 요청 및 데이터베이스와의 우수한 상호 작용과 밀접하게 통합되었습니다. 3) 거대한 생태계는 풍부한 도구와 라이브러리를 제공합니다. 4) 활성 커뮤니티와 오픈 소스 자연은 새로운 요구와 기술 동향에 맞게 조정됩니다.
